Die Anforderungen an Fahrzeugsicherheit seitens Gesetze, Normen und Verbraucherschutz steigen immer weiter. Für die Notbremsfunktion wird die Anzahl abzuleistender Tests während der Funktionsintegration und -absicherung immer größer. Mehr Testing erzeugt mehr Daten. Um mit großen Datenmengen umgehen zu können, nutzen wir bereits heute teilautomatisierte Auswertemethoden. An diesem Punkt benötigen wir Deine Unterstützung. Das Labeling der Daten findet teilautomatisiert statt und ist durch manuelle Eingaben potenziell fehlerbehaftet. Falsche Zuordnungen von Messdaten und Testfall wiederum ziehen Fehler in der Auswertung nach sich. Um falsches Labeling von Messdaten zu verhindern, soll der Testfall beispielsweise unter Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) automatisiert aus den Messdaten erkannt werden.

• Du arbeitest dich in die bestehende Toolkette und die Notbremsfunktion ein.

• Du bewertest und präsentierst potenzielle Technologien und Methoden als Lösungsansatz zur Aufgabenstellung.

• Du machst dich mit den Messmethoden und -daten vertraut.

• Du verschaffst dir einen Überblick über die Testszenarien.

• Du wählst geeignete Features aus, die für die Erkennung des Testfalls von Bedeutung sind.

• Du bereitest Messdaten zur Weiterverarbeitung auf (beispielsweise Extrahieren relevanter Signale und Labeling).

• Du entwickelst die Methodik zur automatisierten Erkennung des Testfalls, sodass diese unsere tägliche Arbeit im Team unterstützen kann.

• Laufendes Studium der Fachrichtung Informatik, Mechatronik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, oder eines vergleichbaren (naturwissenschaftlichen) Studienganges

• Fundierte Kenntnisse in Statistik und maschinellem Lernen sowie erste Erfahrungen mit ML-Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch

• Erste Erfahrungen in der Softwareentwicklung sowie Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)

• Einsatzbereitschaft und Auffassungsgabe zur Aneignung neuer Kompetenzen

• Hohes Maß an Eigeninitiative und Kreativität

• Teamfähigkeit und Aufgeschlossenheit

• Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse

• Sehr gute Kommunikationsfähigkeit
• Begeisterung für das Themenfeld Fahrerassistenzsysteme
• Praxiserfahrung mit Versionierungstools (vorzugsweise Git)
• theoretische Fachkenntnisse im Themenfeld Fahrerassistenzsysteme
• Führerschein Klasse B

Das Entgelt richtet sich nach unserem Mantel- und Entgelttarifvertrag. Aktuell beträgt das monatliche Entgelt für diese Position 979,- EUR. Ab Februar 2025 beträgt das monatliche Entgelt für diese Position 1.012,- EUR.

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.